(57)【要約】【課題】現金取り扱い装置（ＡＴＭ）の利用を待っている人数や不審者の有無などのＡＴＭブース内の状況を検出できるようにする。【解決手段】複数台のＡＴＭ１００〜１０２のそれぞれに設けられたカメラ１０３〜１０５からの画像１０６〜１０８を組み合わせてより広視野の画像１０９を作成し、その全体画像を処理することで、ＡＴＭ群前方の利用者の数や人々の行動を把握する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
現金取り扱い装置（ＡＴＭ）の利用者の状況やその周辺状況を検出するシステムであって、
少なくとも一台の撮像装置を備えている現金取り扱い装置を複数台と、それぞれの撮像装置から送られてくる部分画像を、隣り合う部分画像の共通する部分を検出し、つなぎ合わせて広視野画像を作成する処理装置を有することを特徴とするＡＴＭ周辺状況検出システム。
【請求項２】
請求項1記載のＡＴＭ周辺状況検出システムにおいて、
前記処理装置を現金取り扱い装置内の計算機とすることを特徴とするＡＴＭ周辺状況検出システム。
【請求項３】
それぞれ少なくとも一台の撮像装置を備えている現金取り扱い装置（ＡＴＭ）複数台の利用者の状況やその周辺状況を検出するＡＴＭ周辺状況検出方法であって、
それぞれのＡＴＭについて、撮像装置から送られてくる部分画像を取得するステップと、
隣り合う部分画像の共通する部分を検出し、つなぎ合わせて広視野画像を作成するステップと、を有することを特徴とするＡＴＭ周辺状況検出方法。
【請求項４】
請求項３記載のＡＴＭ周辺状況検出方法において、さらに、
前記広視野画像から顔の部分を抽出するステップと、
顔の検出数から現金取り扱い装置前の人数を検出するステップと、を有することを特徴とするＡＴＭ周辺状況検出方法。
【請求項５】
それぞれ少なくとも一台の撮像装置を備えている現金取り扱い装置（ＡＴＭ）複数台の利用者の状況やその周辺状況を検出するＡＴＭ周辺状況検出方法であって、
それぞれのＡＴＭについて、撮像装置から送られてくる部分画像を取得するステップと、
隣り合う部分画像の共通する部分を検出し、つなぎ合わせて広視野画像を作成するステップと、
当該広視野画像から顔の部分を抽出するステップと、
それぞれのＡＴＭについて、被写体までの距離を濃淡値で表した距離部分画像を作成するステップと、
隣り合う距離部分画像の共通する部分を検出し、つなぎ合わせて広視野距離画像を作成するステップと、
前記広視野画像から顔の部分を抽出するステップで抽出した顔の情報を利用して当該広視野距離画像から所定の距離範囲の顔を検出するステップと、を有することを特徴とするＡＴＭ周辺状況検出方法。
【請求項６】
請求項５記載のＡＴＭ周辺状況検出方法において、
前記被写体までの距離を濃淡値で表した距離部分画像を作成するステップは、複数の撮像装置から送られてくる画像の対応点をとる立体視により距離を求め、距離部分画像を作成するものであることを特徴とするＡＴＭ周辺状況検出方法。
【請求項７】
請求項５記載のＡＴＭ周辺状況検出方法において、
前記被写体までの距離を濃淡値で表した距離部分画像を作成するステップは、ＴＶカメラのほかに赤外線を用いた距離センサカメラを用いて距離を求め、距離部分画像を作成するものであることを特徴とするＡＴＭ周辺状況検出方法。
【請求項８】
請求項５記載のＡＴＭ周辺状況検出方法において、
前記広視野距離画像から所定の距離範囲の顔を検出するステップは、ある距離以上の顔を検出するものであり、
検出したある距離以上の顔の人を不審者とすることを特徴とするＡＴＭ周辺状況検出方法。
【請求項９】
コンピュータに、それぞれ少なくとも一台の撮像装置を備えている現金取り扱い装置（ＡＴＭ）複数台の利用者の状況やその周辺状況を検出させるためのプログラムであって、
それぞれのＡＴＭについて、撮像装置から送られてくる部分画像を取得するステップと、
隣り合う部分画像の共通する部分を検出し、つなぎ合わせて広視野画像を作成するステップと、を実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９記載のプログラムにおいて、さらに、
コンピュータに、前記広視野画像から顔の部分を抽出するステップと、
顔の検出数から現金取り扱い装置前の人数を検出するステップと、を実行させるためのプログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、それぞれ少なくとも一台の撮像装置を備えている現金取り扱い装置（ＡＴＭ）複数台の利用者の状況やその周辺状況を検出させるためのプログラムであって、
それぞれのＡＴＭについて、撮像装置から送られてくる部分画像を取得するステップと、
隣り合う部分画像の共通する部分を検出し、つなぎ合わせて広視野画像を作成するステップと、
当該広視野画像から顔の部分を抽出するステップと、
それぞれのＡＴＭについて、被写体までの距離を濃淡値で表した距離部分画像を作成するステップと、
隣り合う距離部分画像の共通する部分を検出し、つなぎ合わせて広視野距離画像を作成するステップと、
前記広視野画像から顔の部分を抽出するステップで抽出した顔の情報を利用して当該広視野距離画像から所定の距離範囲の顔を検出するステップと、を実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載のプログラムにおいて、
前記広視野距離画像から所定の距離範囲の顔を検出するステップは、ある距離以上の顔を検出するものであり、
検出したある距離以上の顔の人を不審者とするものであるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は現金取り扱い装置（ＡＴＭ）の周辺状況を検出するシステムに関し、例えば、ＡＴＭ利用を待っている人数や不審者の有無を検出するシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
紙幣の発券枚数は、電子マネーの普及にもかかわらず、年々増加しており、それは紙幣実体への信頼感が人々に共通であることを物語っている。したがって、街角では人々の経済活動で紙幣を使う場面もいまだに多くあり、銀行窓口での取扱量も増加している。そのため、銀行では窓口の省力化を目的に専用の現金自動取り扱い機（以降、ＡＴＭと略す）のブースを設置しており、そのなかでは通常複数の現金自動取り扱い機が稼動している場合が多い。  
一方、最近は、このＡＴＭをつかった犯罪が増加している。すぐに思い出す犯罪としては、携帯電話で入力指示を行ういわゆる“オレオレ詐欺”であるが、それ以外に、ＡＴＭに盗撮カメラをひそかにとりつけて暗証番号の入力画像を撮影して暗証番号を盗みとる犯罪、ＡＴＭに不正な磁気カードリーダをとりつけてカードの内容を盗む犯罪が増加傾向にある。そのため、これらの犯罪を防止するための方策が検討されている。対策としては、特許文献１に示される、ＡＴＭにＴＶカメラを装着してＡＴＭの前の人々の動きを監視するものなどがある。  
さらに、最近では、地球温暖化、エネルギー危機などが懸念されており、電力消費の少ない節電タイプの環境にやさしい機器が望まれている。そのため、ＡＴＭに関しても電力消費がすくない部品の使用などが行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１９７９３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記したように、犯罪防止の対策として、ＡＴＭにＴＶカメラを装着してＡＴＭの前の人々の動きを監視するものなどがあるが、通常、ＴＶカメラの視野には制限があるため、より広い範囲のＡＴＭブース内の様子を画像処理などによってリアルタイムに監視するシステムが望まれている。一方、省電力対策では、ＡＴＭの電子部品に関しても電力消費がすくない部品の使用などが行われている。しかしながら、ＡＴＭは、紙幣などを搬送しハンドリングするモータなどの消費電力が大きな駆動系の部品が多いため、省電力は難しい課題となっている。一案として、通常はＡＴＭを低電力である状態にしておき、ブース内で待っている利用者の数により必要なＡＴＭを稼動状況にする方法が望まれている。
【０００５】
本発明は、ブース内でＡＴＭ利用を待っている人数や不審者の有無などのＡＴＭブース内の状況を検出するＡＴＭ周辺状況検出システムおよびＡＴＭ周辺状況検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明では、一台一台のＡＴＭ自体にある種の人工の視覚機能を設けて自分で判断させることを考える。これは、ＡＴＭ自体が、自分自身あるいはそれを利用する人の状況把握、待っている利用者の数を把握できれば、警告や利用開始のアナウンスなどの対処が可能であることによる。すなわち、ＡＴＭにカメラを取り付け、ＡＴＭの前方の人物の状況を把握できるようにすればよい。このときの課題としては、一般にＡＴＭブースは広いため、一台のＡＴＭ上のカメラではブース内の横に広がった待ち行列やＡＴＭ群の前方の状況を完全には把握できないことである。そのため、本発明では、１)複数台のＡＴＭからの画像情報を組みあわせてより視野の広い画像を利用する、２）その全体画像を処理することで、ＡＴＭ群前方の利用者の数や人々の行動を把握することに特徴がある。
【０００７】
本発明の周辺状況検出システムは、現金取り扱い装置（ＡＴＭ）の利用者の状況やその周辺状況を検出するシステムであって、少なくとも一台の撮像装置を備えている現金取り扱い装置を複数台と、それぞれの撮像装置から送られてくる画像を、隣り合う部分画像の共通する部分を検出し、つなぎ合わせて広視野画像を作成する処理装置を有するものである。前記処理装置は、現金取り扱い装置内の計算機としてもよい。
【０００８】
本発明のＡＴＭ周辺状況検出方法は、それぞれ少なくとも一台の撮像装置を備えている現金取り扱い装置（ＡＴＭ）複数台の利用者の状況やその周辺状況を検出するＡＴＭ周辺状況検出方法であって、それぞれのＡＴＭについて、撮像装置から送られてくる部分画像を取得するステップと、隣り合う部分画像の共通する部分を検出し、つなぎ合わせて広視野画像を作成するステップと、を有するものである。  
本発明のＡＴＭ周辺状況検出方法においては、さらに、前記広視野画像から顔の部分を抽出するステップと、顔の検出数から現金取り扱い装置前の人数を検出するステップと、を有するものでもよい。
【０００９】
また、本発明のＡＴＭ周辺状況検出方法は、それぞれ少なくとも一台の撮像装置を備えている現金取り扱い装置（ＡＴＭ）複数台の利用者の状況やその周辺状況を検出するＡＴＭ周辺状況検出方法であって、それぞれのＡＴＭについて、撮像装置から送られてくる部分画像を取得するステップと、隣り合う部分画像の共通する部分を検出し、つなぎ合わせて広視野画像を作成するステップと、当該広視野画像から顔の部分を抽出するステップと、それぞれのＡＴＭについて、被写体までの距離を濃淡値で表した距離部分画像を作成するステップと、隣り合う距離部分画像の共通する部分を検出し、つなぎ合わせて広視野距離画像を作成するステップと、前記広視野画像から顔の部分を抽出するステップで抽出した顔の情報を利用して当該広視野距離画像から所定の距離範囲の顔を検出するステップと、を有するものである。  
その際、前記被写体までの距離を濃淡値で表した距離部分画像を作成するステップは、複数の撮像装置から送られてくる画像の対応点をとる立体視により距離を求め、距離部分画像を作成するもの、あるいは、ＴＶカメラのほかに赤外線を用いた距離センサカメラを用いて距離を求め、距離部分画像を作成するものでよい。  
また、前記広視野距離画像から所定の距離範囲の顔を検出するステップは、ある距離以上の顔を検出するものであり、検出したある距離以上の顔の人を不審者とするものでよい。
【００１０】
さらに、本発明は、コンピュータに、これらの処理を実行させるプログラムを含むものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、従来不可能であったＡＴＭブースの自動監視やＡＴＭの待ち人数の計測による節電制御ができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明を適用したＡＴＭと周囲の位置関係を示す図である。
【図２】本発明を実施するのに適したＡＴＭのシステム構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施例１で行われる処理フローを示す図である。
【図４】実施例１の画像広視野化処理の画像を示す図である。
【図５】本発明の実施例２で行われる処理フローを示す図である。
【図６】実施例２の画像広視野化処理の画像を示す図である。
【図７】アプリケーションの例を示す図である。
【図８】広視野濃淡カラー画像内の顔画像検出を示す図である。
【図９】広視野距離画像内の顔画像検出を示す図である。
【図１０】本発明の実施例２を適用したＡＴＭと周囲の位置関係を示す図
【図１１】実施例２のアプリケーションの処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術適用範囲を限定するものではない。  
まず、図１で本発明を適用したＡＴＭと周囲の位置関係を説明する。図１では、３台のＡＴＭ１００、１０１、１０２とその前の利用者の姿１０９を描いてある。それぞれのＡＴＭにはＴＶカメラ１０３、１０４、１０５が備えられている。ＴＶカメラの視野範囲は装着するカメラの仕様で異なるが、有限である。一例として、図中の１０６，１０７，１０８がその範囲を示したものである。
【００１４】
図２は、本発明を実施するのに適したＡＴＭのシステム構成例を示したもので、各ＡＴＭ２０１，２０２，２０３（図１では１００，１０１，１０２）にはＴＶカメラ２０４，２０５，２０６（図１では１０３，１０４，１０５）が内蔵されており、そのカメラはそれぞれの計算機２０７，２０８，２０９とＵＳＢなどのインターフェースでつながっている。そして、各ＡＴＭ内の計算機は、ＬＡＮ２１０などで他のＡＴＭの画像データの授受が可能となるように結合されている。このようにブース内で局所的に画像を共有することがこの発明の特徴の一つである。そして、計算機における各処理は、プログラムによって実行される。
【実施例１】
【００１５】
図３は、図２のように構成された本発明のシステムで行われる具体的な第1の処理例である。処理は大きく分けて２つの部分がある。ステップ２１１から２１４の画像広視野化処理とその画像を用いたアプリケーション２１５である。まず、画像広視野化処理に関して、図４も併用して説明する。ステップ２１１では、ＡＴＭ１００の視野範囲の部分画像、例えば、図４の３０３を取得する。同じように、ステップ２１２と２１３では、部分画像３０２と３０１をそれぞれ取得する。これらの部分画像は、画像処理２１４を行う計算機、例えば計算機２に送られ、そこで画像モザイキング処理２１４（図４の３０４）が行われる。この処理は、部分画像３０１，３０２，３０３をつなぎ合わせて広視野画像３０５を作り出す処理である。この処理は、例えば、隣り合う部分画像３０１と３０２の共通する部分を検出することで容易に実現できる。すなわち、「画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2005)」2005 年7 月に発表された“Multi-histogram 法による画像のモザイキング”の方法などを利用すればいい。そして、できあがった結合画像と３０３の共通する部分を検出して再度つなぐことで、最終的な広視野の濃淡カラー画像３０５を作成する。図３のステップ２１５では、この広視野画像３０５を処理して具体的なアプリケーション処理を行う。アプリケーションの例を図７にしめす。例えば、（１）の利用者の待ち人数の概算を知るためには、図８で示したように広視野の画像６０２内の顔画像６０６〜６１１を検出することで、横に広がった待ち人数の概算値（図８の場合は６名）を計数できる。そして、待ち人数に応じて利用されていないＡＴＭを制御して稼動状況にし、さらに利用者の誘導表示を行う。このようにすることで、普段は節電のため低電力モードの待ち状態のＡＴＭを必要時のみ現金取り扱いを可能とすることができ、全体的な電力の消費を抑えることができる。
【実施例２】
【００１６】
図５は、本発明の特徴であるＡＴＭからの複数画像を利用した第２の実施例を示したものである。この実施例では、待ち行列の後ろにいる人物の検出例である。なお、ここでの説明に使用している図６と図９の人物像は、簡単のため第１の実施例と同じものを利用しているが、別の状況、すなわち、後方の２名は不審者としている。また、この実施例の場合は、図１０に示したように２台のＡＴＭにそれぞれ各２台のＴＶカメラが装着されていることを想定している。すなわち、ＡＴＭ１０００にカメラ１００２と１００３、ＡＴＭ１００１にカメラ１００４と１００５が備わっている。そして、２台のカメラ１００２と１００３は被写体１００８の同一部分１００６をやや異なる方向から撮像するように調整されている。ＡＴＭ１００１も同様にカメラ１００４と１００５が被写体１００８の同一部分１００７をやや異なる方向から撮像するように設定されている。
【００１７】
図５の処理フローは、大別すると３つの処理からなる。ステップ４０１、４０２、４０３では、実施例１と同じように、カメラ１００２と１００３のいずれかの画像Ａとカメラ１００４と１００５のいずれかの画像Ｂをつかって画像モザイキング処理４０３で広視野濃淡カラー画像をつくる処理である。各ＡＴＭの画像のペアをつくる組み合わせがこの場合４通りあるが、若干の視差の違う画像なのでどのペアをとっても広視野濃淡カラー画像は大してかわらない。広視野画像の一例は図４の３０５と同様なものとなる。
【００１８】
図５のフローの第２の処理は、ステップ４０４，４０５，４０６であり、この処理により広視野距離画像を作る。距離画像とはＡＴＭからの被写体までの距離を濃淡値で表したものである。ステップ４０４（図６の５０４）では、ＡＴＭ１０００のカメラ１００２と１００３により得られる画像、すなわち、図６の５０１と５０２により距離部分画像５０３を作る。図６の５０１と５０２は簡単のため同じ画像を描いてあるが、実際には、視差が存在するため若干の違いがある。ステップ４０４（図６の５０４）で行われる計算処理は、図６の５０１と５０２の対象物の同一箇所を照合で検出し、カメラ１００２と１００３間の距離から三角測量の原理で、ＡＴＭと被写体の距離を計算するものである。図６の距離部分画像５０３が計算された距離部分画像で明るい色が近距離、暗い色が遠距離を表現している。なお、対象周囲の値（濃淡）は省いてある。同様にして、ステップ４０５（図６の５０８）では、ＡＴＭ１００１のカメラ１００４と１００５により得られる画像、図６の５０５と５０６により距離部分画像５０７を作る。図５のステップ４０６（図６の５０９）では、得られた距離部分画像５０３と５０７の同一部分を検出しつなぎ合わせて、広視野距離画像５１０を作る。
【００１９】
図５のフローの第３の処理はステップ４０７で、広視野距離画像５１０を処理して具体的なアプリケーション処理を行う。アプリケーションの例を図７にしめす。例えば、（２）では、ＡＴＭブース内不審者を検出ために、まず、図８で示したように広視野の画像（図４の３０５と同じもの）内の顔画像６０６〜６１１を検出する。次に、図９に示した広視野の距離画像５１０から、遠距離の黒部分の範囲内に顔画像６０６〜６１１があるかチェックする。本例の場合は、６０４（＝図８の６０８）と６０５（＝図８の６１１）が不審者候補として検出される。本説明では、“遠距離の黒部分”という表現を用いたが、遠距離とは、距離画像の画素値（ＡＴＭからの距離）がある一定値以上、あるいは、ある値とある値の間を意味している。後者は、かなり遠方は不審者が入り得ない空間がある場合などに用いられる。そして、不審者候補が検出された場合には、ＡＴＭ使用者に音声や表示板で警告したり、銀行店舗内の警備員に通報される。
【００２０】
図１１に上記のアプリケーション処理の具体的なフローの一例を示す。上記に説明したように、１１０１にて広視野画像３０５内の顔画像６０６から６１１を検出する。そして、１１０２にて広視野距離画像５１０内の６０６から６１１のエリアに対応する部分を切り出す。そして、人物のＡＴＭからのおおよその距離を計算するため、上記の顔の距離を求める。そのため、１１０３にて、上記の顔エリアごとにその中の距離値の平均値を求める。この平均値が人物のＡＴＭからのおおよその距離となる。そこで、この平均値がある値以上の場合には、ＡＴＭの使用者でないと判断する。もし、何人かいる場合には、１１０６にて不審者がいる旨のメッセージを発行する。なお、本フローでは、顔エリアごとにその中の距離値の平均値を利用したが、顔エリア内の中間値を用いてもかまわない。また、先に説明したように、ある値とある値の間の顔の数を計数してもかまわない。  
この例では、後方の不審者の有無を検出する例を述べたが、逆に、前方の顔の数をもとめて、ＡＴＭ利用を待っている人数とすることもできる。
【００２１】
本発明の各実施形態によれば、ＡＴＭに少なくとも１つ搭載されたＴＶカメラによって得られた画像あるいは処理した画像を組み合わせることで、従来、難しかった複数のＡＴＭの前方の空間全体の状況、例えば、利用者の人数、不審者の有無などが検出できるようになる。そして、その状況を利用してＡＴＭの最適制御や警告表示、通報が可能となる。なお、本実施例では、処理を行う計算機をＡＴＭに内臓された計算機で行う場合を説明したが、ＬＡＮにつながっているＡＴＭ外の計算機を使ってもよい。また、第２の実施例では、ＡＴＭに２台のＴＶカメラを備えた場合を説明したが、ＡＴＭに1台しかカメラがない場合でも、２台のＡＴＭの２つのカメラの画像を用いれば、同様の処理が可能である。さらに、ＴＶカメラによる立体視により距離画像をえる方法で本特許を説明したが、ＴＶカメラのほかに赤外線を用いた距離センサカメラを用いてもよい。また、アプリケーションは、待っている利用者の人数の計数の場合、不審者の検出の場合で説明したが、そのほかの不審物の検出などにも適用できる。すなわち、本発明は、複数台のＡＴＭからの画像を連結して大きな視野を用いることで各アプリケーションの機能を高められることに意義の一端がある。
【符号の説明】
【００２２】
１００〜１０２：現金取り扱い機（ＡＴＭ）
１０３〜１０５：ＴＶカメラ
１０６〜１０８：各ＡＴＭのＴＶカメラの視野範囲
１０９：利用者の姿
２０１〜２０３：ＡＴＭ
２０４〜２０６：ＴＶカメラ
２０７〜２０９：計算機
２１０：ＬＡＮ
２１１：ＡＴＭ２０１（１００）の 濃淡・カラー部分画像取得ステップ
２１２：ＡＴＭ２０２（１０１）の 濃淡・カラー部分画像取得ステップ
２１３：ＡＴＭ２０３（１０２）の 濃淡・カラー部分画像取得ステップ
２１４：濃淡・カラー画像モザイキングステップ
２１５：アプリケーション（人数検出）ステップ
３０１：ＡＴＭ２０３（１０２）の取得画像
３０２：ＡＴＭ２０２（１０１）の取得画像
３０３：ＡＴＭ２０１（１００）の取得画像
３０４：濃淡・カラー画像モザイキング（２１４）
３０５：広視野の濃淡カラー画像 
４０１：ＡＴＭ１０００ の濃淡・カラー部分画像取得ステップ
４０２：ＡＴＭ１００１ の濃淡・カラー部分画像取得ステップ
４０３：濃淡・カラー画像モザイキングステップ
４０４：ＡＴＭ１０００ の距離部分画像取得ステップ
４０５：ＡＴＭ１００１ の距離部分画像取得ステップ
４０６：広視野の距離画像モザイキングステップ
４０７：アプリケーション(不審者検出)ステップ
５０１：ＡＴＭ１０００のＴＶカメラ１００２の画像
５０２：ＡＴＭ１０００のＴＶカメラ１００３の画像
５０３：ＴＶカメラ１００２と１００３を用いた距離部分画像
５０４：ＡＴＭ１０００ の距離部分画像取得
５０５：ＡＴＭ１００１のＴＶカメラ１００４の画像
５０６：ＡＴＭ１００１のＴＶカメラ１００５の画像
５０７：ＴＶカメラ１００４と１００５を用いた距離部分画像
５０８：ＡＴＭ１００１ の距離部分画像取得
５０９：広視野の距離画像取得
５１０：広視野の距離画像
６０１：アプリケーションの例
６０２：アプリケーション（１）の例
６０３：アプリケーション（２）の例
６０４〜６０５：アプリケーション（２）の顔検出例
６０６〜６１１：アプリケーション（１）の顔検出例
１０００〜１００１：現金取り扱い機（ＡＴＭ）
１００２、１００３：ＡＴＭ１０００のＴＶカメラ
１００４、１００５：ＡＴＭ１００１のＴＶカメラ
１００６〜１００７：各ＡＴＭのＴＶカメラの視野
１００８：被写体
１１０１：広視野画像３０５内の顔画像６０６〜６１１検出のステップ
１１０２：広視野距離画像５１０内の６０６〜６１１エリア検出のステップ
１１０３：６０６〜６１１の各エリアの平均距離値計算のステップ
１１０４：特定の平均値をもつエリア検出のステップ
１１０５：エリア個数計数のステップ
１１０６：メッセージ発行のステップ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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